现场直播|中国建设银行北京数据中心处长 郝丽萍：《建设银行在智能运维上的探索及实践》

实施应该先做什么、后做什么，我们也有一个，简单的有低频的，相当于机房资源、服务流程、备份这些，我们通过规范化和流程化来实现。第二个实施路径是什么？就是右下角这个，相当于又高频，重复性的工作多，又比较简单，我们通过自动化和半自动化的方式来实现，那就是我们的智能授权、应用部署、告警、聚合、合并、机房机器人、简单的告警自动化变更还有巡检，这相当于第二个。

上面两个是相对比较难做的，右上角又复杂、频率又高，可能也是我们现在最难做的，现在我们也做了一些逐步的尝试，这就是要通过智能决策和执行、经验和替代人的能力的部分，我们有做一些系统画像，有故障定位、智能基线，这里面的场景还有我们的变更。

还有是低频，但是相对来说又比较复杂，这就是智能辅助决策，这个我们就放在相对靠后点去做。这是我们整个收集了数据中心所有的运维场景之后，我们当时做了一些分类。

这是我们今年还做了一个很重要的工作也跟大家分享一下，就是我们数据中心拿运维数据做的建模，大家知道数据中心抱着那么多数据，相当于一个大金矿，你怎么把数据用好？数据中心到底有什么数据？今年我们做了一个很重要的工作，把新一代所有的业务数据都做了一个建模，支撑我们后面新一代的整个开发。今年我们把相当于所有的运维数据整个做了一次梳理，就知道我们有什么数据，未来我们这些数据能干什么？第一个目标全面掌握数据中心运维信息的分布，形成企业级的运维工作数据视图。第二个，定义数据中心统一规范。现在的效果我们做了一些场景，我们数据中心从运维到运营到底要做什么？我们做了一些尝试，现在我们在算一些成本，数据中心将来通过成本中心怎么向利润中心转的时候，这个成本怎么算？我们现在也在做一些尝试，就是这些数据未来我们怎么去用？而且这个数据是不是你一次建完以后，是不是就了无大事？这不是，这也是根据我们的场景不断发现缺的东西我们不断完善和补充的过程。

这是我们今年在做整个规划的时候，智能运维平台的一个PaaS平台，我们未来设计的PaaS平台就是按照这个图形来做的，最下面是我们的相当于管理对象，就是我们的计算资源、网络资源、存储资源，其实就是资源类的管理对象。这一层是我们的存储，第二层是我们存储的数据库，我们的大数据用的ES。数据存储之上是我们的平台服务，上面我们设计的时候有算力，人工智能的时候有GPU这些基本计算服务，上面还有我们的算法平台，现在有深度学习、机器学习的算法平台，这面是我们的数据进来以后怎么做服务，相当于我们的配置数据、大数据进来以后都要做一些数据清洗的工作。还有中间件，我们现在也用了一些开源的产品。

再上面，平台上面就是我们的场景，就是刚才我们看到的四象限里面的，这是我们举的一些例子，没有全面画出来，举了一些我们常用的场景。系统画像、健康度评估、智能基线等等，这是我们现在做的一些场景，最上面是我们的接口，这是整个相当于对智能运维PaaS平台的设计。

给大家分享我们的配置，建设银行做配置也是经历了比较多的坎坷，其实七八年前就开始做了，但是做了以后一直用的不好，从去年开始我们也把我们的配置重构了，现在建立了主要以场景建设就是我的配置怎么好用、怎么去做，我们现在把我们的配置平台重新进行了设计，整个全部的相当于包括数据生产和数据消费，自动化的全部是数据生产能力和多场景应用的数据消费能力，我们建立了整个生产通道，今年我们领导的要求也是，今年我们主要的是实现数字化，就是要把我们所有数据采到配置和大数据里面，现在我们建立了采集通道，实现了数据采集、清洗和存储，也具备了平台，我们现在把平台、网络、存储、应用的基本配置都采了，这个工作是要到年底完成的，基本上我们认知范围内的数据都要采到，具备结构化数据和文件数据的分布式存储能力。

（编辑：网站开发网_安阳站长网）

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